Journal of Information Security Reserach ›› 2024, Vol. 10 ›› Issue (E1): 241-.

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  • Online:2024-07-14 Published:2024-07-23

基于大语言模型的电力监控系统资产脆弱性管理技术研究

吴佩泽李光辉吴津宇   

  1. (南方电网数字电网集团信息通信科技有限公司广州510700)
  • 通讯作者: 吴佩泽 助理工程师.主要研究方向为网络安全攻防、Web安全. wupz@csg.cn
  • 作者简介:吴佩泽 助理工程师.主要研究方向为网络安全攻防、Web安全. wupz@csg.cn 李光辉 工程师.主要研究方向为网络安全攻防、二进制安全. ligh8@csg.cn 吴津宇 助理工程师.主要研究方向为网络安全、人工智能. wujy3@csg.cn

摘要: 在新型电力系统业务和云计算、边缘计算、物联网等技术深度融合下,电力监控系统网络复杂、资产多,且存在较多孤岛网络,缺少有效发现资产和脆弱性的方法.设计了一套基于大语言模型(LLM)的适用于电力监控系统的资产脆弱性管理系统,通过安全分析大模型(GPT)和安全分析智能体(AI Agent)的深度融合,借助自然语言指挥系统开展任务,将涉及脆弱性管理的人、系统、设备、知识、组织、流程、数据、工具等要素连接起来,实现安全风险的智能发现及自动化处置.在重点环节存在安全能力短板或人力成本限制时,可充分发挥LLM的作用,有效降低对人工的依赖,实现脆弱性管理的能力提升和效率提高.

关键词: 威胁暴露面, 脆弱性管理, 大语言模型, 安全智能体, 本地知识库